6月30日，云知声终于在港交所挂牌上市。

公司成立于2012年，目前主要专注于AI大语言模型的开发与商业化应用，其核心业务涵盖智慧生活和智慧医疗两大场景。在住宅、酒店、商业空间等多个地方为客户提供便捷的服务。例如深圳地铁20号线使用的语音售票系统，可以为客户购票节约90%的时间。与此同时在病历语音输入、病历质控等方面也有应用，在北京协和医院有上线使用。

弗若斯特沙利文的资料显示，按照2024年的收入计算，云知声以0.6%的市场份额，在中国AI解决方案提供商排名中位列第四；在医疗AI服务解决方案领域同样位列第四。

从2020年开始，云知声就开始了漫漫上市路。最初公司计划冲刺科创板，彼时其招股说明书中写到公司在语音病历市场的占有率有70%，在白电语音模组的市占率同样为70%。超高的市场占有率数据遭到了科大讯飞公开质疑，因此也引发了监管层对公司业务真实性的进一步审查。两个月后，公司顶不住压力主动撤回上市申请。之后便开启了港股征程，同时吸取了之前的教训，将医疗AI服务等领域的市占率数据隐去了。

招股材料显示，2022年至2024年底（以下简称报告期），云知声的整体营业收入分别为6.01亿元、7.27亿元和9.39亿元。而对应的净亏损分别为3.75亿元、3.76亿元和4.54亿元。三年亏损超过12亿元，且呈现逐年扩大的趋势，而集团从成立至今累计亏损更是已经超过了25亿元。

当下，云知声在客户处的议价能力正在快速下滑，截至2024年底，云知声的应收账款余额达到了5.59亿元，占到当年营收的近60%，应收账款周转天数达到了283天，远超正常的授信期限。在现金流方面，报告期内公司经营性现金净流出近7.7亿元，尚未能形成内部造血能力，公司账上最新的现金储备仅有1.56亿元，找钱缓解现金流枯竭难题迫在眉睫。

而公司花重金押注的大模型，恐难从大模型混战中突围。

云知声在2023年推出了一个拥有600亿个参数的自有大语言模型——山海大模型，以此来作为云知大脑这个技术平台的新核心。为了在AI领域做出自己的品牌，报告期内云知声平均每年在研发上投入近3亿元，占到年平均营收的40%。

这对于云知声来说不是一笔小数目，但是和其他竞争对手比起来还远远不够。在AI大模型的“百团大战”中，市场竞争十分激烈。百度、腾讯、阿里等依据其自身强大的业务生态，正在快速构建属于自身的生态大模型。

而且像阿里，其2025年的资本开支计划为317亿元，AI相关的收入也连续6季度三位数增长。科大讯飞在医疗AI领域布局广泛，其病历质控系统早已落地北京协和等166家医院，走在了云知声前面；百川智能利用AI健康顾问USMLE与海淀区卫健委共建“AI+真人”双医模式，也是进行得如火如荼。这些公司背后都有足够的人力、物力、财力支持，并非当前的云知声可比。

当下山海大模型的算力仅有184 PFLOPS，远低于阿里云的300+ PFLOPS和百度的1840 PFLOPS。云知声的大模型应用客户不足10家，仅贡献千万级的收入，没有像巨头们那样丰富的用户场景来训练和精进大模型。因此不论是从模型质量还是资金实力来讲，云知声的大模型都正在被边缘化。

其实云知声从成立之初，并不是做大模型的，公司业务调整了好几次才确定如今的业务方向，这也是导致现如今云知声没有形成核心竞争力的重要原因。

在云知声的发展历程中，共进行了三次转型。成立之初以智能语音为核心业务，之后提出“云端芯”架构概念，以此来降低AI部署成本；2016年开始，公司再一次进行战略调整，从消费级硬件转向B端解决方案，构建“智慧物联+智慧医疗”双轮驱动模式，并基于BERT算法开发UniCore模型、病历质控系统；从2021年开始，公司又进入到大模型转型期，押注山海大模型。

但是由于场景渗透不足，研发投入劣势等原因，造成了生态闭环的缺失，这些年在多次转向的过程中并没有能够形成自身真正的护城河，被边缘化的趋势日趋明显。

此次港股IPO成功，短期内的确可缓解云知声的资金压力，但若要长期健康发展还需证明大模型场景落地能力及盈利路径的可行性，否则难以摆脱被行业进一步边缘化风险。

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